{"product_id":"154554","title":"데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYDPLMroiyv5gHRNsry9opDgIy4kS.png?v=1765080649\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/132423891\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e데이터 분석과 머신러닝의 각 업무 단계를 깊이 있게 이해하자!\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e \u003cbr\u003e이 책은 실무적인 관점에서 데이터 분석의 기초 체력이라 할 수 있는 통계학부터 머신러닝 기법까지 다룬다.\u003cbr\u003e비즈니스 문제 정의 단계부터 시작해서 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 전처리와 파생변수 생성, 머신러닝 모델링 및 성능평가, 그리고 스토리텔링까지, 데이터 분석가라면 반드시 알아야 하는 모든 내용을 담고 있다.\u003cbr\u003e실무자가 회사에서 바로 활용할 수 있도록 불필요한 수식과 이론을 최소화하고 핵심 개념을 쉽게 이해할 수 있게 구성했다.\u003cbr\u003e데이터 분석 및 머신러닝의 전체 과정을 미니 프로젝트 기반으로 실습하면서 데이터를 올바르게 이해하고 의미 있는 비즈니스 인사이트를 얻는 방법을 배울 수 있다.\u003cbr\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e 책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cspan\u003e미리보기\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e[1부] 데이터 기초체력 기르기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 01장: 통계학 이해하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e1.1 왜 통계학을 알아야 할까?\u003cbr\u003e1.2 머신러닝과 전통적 통계학의 차이\u003cbr\u003e1.3 통계학의 정의와 기원\u003cbr\u003e1.4 기술 통계화 추론 통계\u003cbr\u003e___1.4.1 기술 통계\u003cbr\u003e___1.4.2 추론 통계\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 02장: 모집단과 표본추출\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e2.1 모집단과 표본, 전수조사와 표본조사\u003cbr\u003e2.2 표본조사를 하는 이유와 데이터과학 적용 방법\u003cbr\u003e2.3 표본추출에서 나타나는 편향의 종류\u003cbr\u003e2.4 인지적 편향의 종류\u003cbr\u003e___2.4.1 확증 편향(confirmation bias)\u003cbr\u003e___2.4.2 기준점 편향(anchoring bias)\u003cbr\u003e___2.4.3 선택 지원 편향(choice-supportive bias)\u003cbr\u003e___2.4.4 분모 편향(denominator bias)\u003cbr\u003e___2.4.5 생존자 편향(survivorship bias)\u003cbr\u003e2.5 머신러닝 모델 측면의 편향과 분산\u003cbr\u003e2.6 표본 편향을 최소화하기 위한 표본 추출 방법\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 03장: 변수와 척도\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e3.1 변수의 종류\u003cbr\u003e3.2 변수 관계의 종류\u003cbr\u003e3.3 척도의 종류\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 04장: 데이터의 기술 통계적 측정\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e4.1 중심 성향의 측정\u003cbr\u003e4.2 분산과 표준편차\u003cbr\u003e4.3 산포도와 범위, 사분위수, 변동계수\u003cbr\u003e4.4 왜도와 첨도\u003cbr\u003e___4.4.1 왜도\u003cbr\u003e___4.4.2 첨도\u003cbr\u003e4.5 표준편차의 경험법칙\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 05장: 확률과 확률변수\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e5.1 확률의 기본 개념\u003cbr\u003e5.2 확률의 종류\u003cbr\u003e5.3 분할과 베이지안 이론\u003cbr\u003e___5.3.1 분할\u003cbr\u003e___5.3.2 베이지안 이론\u003cbr\u003e5.4 확률변수의 개념과 종류\u003cbr\u003e5.5 심슨의 역설\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 06장: 확률분포\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e6.1 확률분포의 정의와 종류\u003cbr\u003e6.2 이산확률분포\u003cbr\u003e___6.2.1 균등분포\u003cbr\u003e___6.2.2 이항분포\u003cbr\u003e___6.2.3 초기하분포\u003cbr\u003e___6.2.4 포아송분포\u003cbr\u003e6.3 연속확률분포\u003cbr\u003e___6.3.1 정규분포\u003cbr\u003e___6.3.2 지수분포\u003cbr\u003e6.4 중심극한정리\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 07장: 가설검정\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e7.1 귀무가설과 대립가설\u003cbr\u003e7.2 가설검정의 절차\u003cbr\u003e7.3 가설검정의 유의수준과 p값\u003cbr\u003e7.4 1종 오류와 2종 오류\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e[2부] 데이터 분석 준비하기\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 08장: 분석 프로젝트 준비 및 기획\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e8.1 데이터 분석의 전체 프로세스\u003cbr\u003e___8.1.1 데이터 분석의 3단계\u003cbr\u003e___8.1.2 CRISP-DM 방법론\u003cbr\u003e___8.1.3 SAS SEMMA 방법론\u003cbr\u003e8.2 비즈니스 문제 정의와 분석 목적 도출\u003cbr\u003e8.3 분석 목적의 전환\u003cbr\u003e8.4 도메인 지식\u003cbr\u003e8.5 외부 데이터 수집과 크롤링\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 09장: 분석 환경 세팅하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e9.1 어떤 데이터 분석 언어를 사용하는 것이 좋을까?\u003cbr\u003e9.2 데이터 처리 프로세스 이해하기\u003cbr\u003e9.3 분산데이터 처리\u003cbr\u003e___9.3.1 HDFS\u003cbr\u003e___9.3.2 아파치 스파크\u003cbr\u003e9.4 테이블 조인과 정의서 그리고 ERD\u003cbr\u003e___9.4.1 테이블 조인\u003cbr\u003e___9.4.2 데이터 단어사전\u003cbr\u003e___9.4.3 테이블 정의서\u003cbr\u003e___9.4.4 ERD\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 10장: 데이터 탐색과 시각화\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e10.1 탐색적 데이터 분석\u003cbr\u003e___10.1.1 엑셀을 활용한 EDA\u003cbr\u003e___10.1.2 탐색적 데이터 분석 실습\u003cbr\u003e10.2 공분산과 상관성 분석\u003cbr\u003e___10.2.1 공분산\u003cbr\u003e___10.2.2 상관계수\u003cbr\u003e___10.2.3 공분산과 상관성 분석 실습\u003cbr\u003e10.3 시간 시각화\u003cbr\u003e___10.3.1 시간 시각화 실습\u003cbr\u003e10.4 비교 시각화\u003cbr\u003e___10.4.1 비교 시각화 실습\u003cbr\u003e10.5 분포 시각화\u003cbr\u003e___10.5.1 분포 시각화 실습\u003cbr\u003e10.6 관계 시각화\u003cbr\u003e___10.6.1 관계 시각화 실습\u003cbr\u003e10.7 공간 시각화\u003cbr\u003e___10.7.1 공간 시각화 실습\u003cbr\u003e10.8 박스 플롯\u003cbr\u003e___10.8.1 박스 플롯 실습\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 11장: 데이터 전처리와 파생변수 생성\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e11.1 결측값 처리\u003cbr\u003e___11.1.1 결측값 처리 실습\u003cbr\u003e11.2 이상치 처리\u003cbr\u003e___11.2.1 이상치 처리 실습\u003cbr\u003e11.3 변수 구간화(Binning)\u003cbr\u003e___11.3.1 변수 구간화 실습\u003cbr\u003e11.4 데이터 표준화와 정규화 스케일링\u003cbr\u003e___11.4.1 데이터 표준화와 정규화 스케일링 실습\u003cbr\u003e11.5 모델 성능 향상을 위한 파생 변수 생성\u003cbr\u003e___11.5.1 파생 변수 생성 실습\u003cbr\u003e11.6 슬라이딩 윈도우 데이터 가공\u003cbr\u003e___11.6.1 슬라이딩 윈도우 실습\u003cbr\u003e11.7 범주형 변수의 가변수 처리\u003cbr\u003e___11.7.1 범주형 변수의 가변수 처리 실습\u003cbr\u003e11.8 클래스 불균형 문제 해결을 위한 언더샘플링과 오버샘플링\u003cbr\u003e___11.8.1 언더샘플링과 오버샘플링 실습\u003cbr\u003e11.9 데이터 거리 측정 방법\u003cbr\u003e___11.9.1 대표적인 거리 측정 방법\u003cbr\u003e___11.9.2 데이터 거리 측정 실습\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e[3부] 데이터 분석하기\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 12장: 통계 기반 분석 방법론\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e12.1 분석 모델 개요\u003cbr\u003e12.2 주성분 분석(PCA)\u003cbr\u003e___12.2.1 주성분 분석 실습\u003cbr\u003e12.3 공통요인분석(CFA)\u003cbr\u003e___12.3.1 공통요인분석 실습\u003cbr\u003e12.4 다중공선성 해결과 섀플리 밸류 분석\u003cbr\u003e12.5 데이터 마사지와 블라인드 분석\u003cbr\u003e___12.5.1 데이터 마사지\u003cbr\u003e___12.5.2 블라인드 분석\u003cbr\u003e12.6 Z-test와 T-test\u003cbr\u003e___12.6.1 Z-test와 T-test 실습\u003cbr\u003e12.7 ANOVA(Analysis of Variance)\u003cbr\u003e___12.7.1 ANOVA 실습\u003cbr\u003e12.8 카이제곱 검정(교차분석)\u003cbr\u003e___12.8.1 카이제곱 검정 실습\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 13장: 머신러닝 분석 방법론\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e13.1 선형 회귀분석과 Elastic Net(예측모델)\u003cbr\u003e___13.1.1 회귀분석의 기원과 원리\u003cbr\u003e___13.1.2 다항 회귀(Polynomial regression)\u003cbr\u003e___13.1.3 Ridge와 Lasso 그리고 Elastic Net\u003cbr\u003e___13.1.4 선형 회귀분석과 Elastic Net 실습\u003cbr\u003e13.2 로지스틱 회귀분석 (분류 모델)\u003cbr\u003e___13.2.1 로지스틱 회귀분석 실습\u003cbr\u003e13.3 의사결정나무와 랜덤 포레스트(예측\/분류 모델)\u003cbr\u003e___13.3.1 분류나무와 회귀나무\u003cbr\u003e___13.3.2 의사결정나무 모델의 장단점\u003cbr\u003e___13.3.3 의사결정나무 모델의 과적합 방지를 위한 방법\u003cbr\u003e___13.3.4 랜덤 포레스트\u003cbr\u003e___13.3.5 의사결정나무와 랜덤 포레스트 실습\u003cbr\u003e13.4 선형 판별분석과 이차 판별분석(분류 모델)\u003cbr\u003e___13.4.1 선형 판별분석\u003cbr\u003e___13.4.2 이차 판별분석\u003cbr\u003e___13.4.3 선형 판별분석과 이차 판별분석 실습\u003cbr\u003e13.5 서포트벡터머신(분류 모델)\u003cbr\u003e___13.5.1 서포트벡터머신 실습\u003cbr\u003e13.6 KNN(분류, 예측 모델)\u003cbr\u003e___13.6.1 KNN 실습\u003cbr\u003e13.7 시계열 분석(예측모델)\u003cbr\u003e___13.7.1 회귀 기반 시계열 분석\u003cbr\u003e___13.7.2 ARIMA 모델\u003cbr\u003e___13.7.3 시계열 분석 실습\u003cbr\u003e13.8 k-means 클러스터링(군집 모델)\u003cbr\u003e___13.8.1 k-means 클러스터링 실습\u003cbr\u003e13.9 연관규칙과 협업 필터링(추천 모델)\u003cbr\u003e___13.9.1 연관 규칙\u003cbr\u003e___13.9.2 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링\u003cbr\u003e___13.9.3 연관규칙과 협업 필터링 실습\u003cbr\u003e13.10 인공 신경망(CNN, RNN, LSTM)\u003cbr\u003e___13.10.1 CNN\u003cbr\u003e___13.10.2 RNN과 LSTM\u003cbr\u003e___13.10.3 인공 신경망 실습\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 14장: 모델 평가\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e14.1 학습 셋, 검증 셋, 테스트 셋과 과적합 해결\u003cbr\u003e14.2 주요 교차 검증 방법\u003cbr\u003e___14.2.1 k-Fold Cross Validation\u003cbr\u003e___14.2.2 LOOCV(Leave-one-out Cross-validation)\u003cbr\u003e___14.2.3 Stratified K-fold Cross Validation\u003cbr\u003e___14.2.4 Nested Cross Validation\u003cbr\u003e___14.2.5 Grid Search Cross Validation\u003cbr\u003e___14.2.6 주요 교차 검증 방법 실습\u003cbr\u003e14.3 회귀성능 평가지표\u003cbr\u003e___14.3.1 R-Square와 Adjusted R-Square\u003cbr\u003e___14.3.2 RMSE(Root Mean Square Error)\u003cbr\u003e___14.3.3 MAE(Mean Absolute Error)\u003cbr\u003e___14.3.4 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)\u003cbr\u003e___14.3.5 RMSLE(Root Mean Square Logarithmic Error)\u003cbr\u003e___14.3.6 AIC와 BIC\u003cbr\u003e___14.3.7 회귀성능 평가지표 실습\u003cbr\u003e14.4 분류, 추천 성능 평가지표\u003cbr\u003e___14.4.1 혼동 행렬\u003cbr\u003e___14.4.2 정확도, 오분류율, 정밀도, 민감도, 특이도 그리고 f-score\u003cbr\u003e___14.4.3 향상도 테이블과 향상도 차트 그리고 향상도 곡선\u003cbr\u003e___14.4.4 ROC 곡선과 AUC\u003cbr\u003e___14.4.5 수익 곡선\u003cbr\u003e___14.4.6 Precision at k, Recall at K 그리고 MAP\u003cbr\u003e___14.4.7 분류, 추천 성능 평가지표 실습\u003cbr\u003e14.5 A\/B 테스트와 MAB\u003cbr\u003e___14.5.1 A\/B 테스트\u003cbr\u003e___14.5.2 MAB\u003cbr\u003e14.6 유의확률의 함정\u003cbr\u003e14.7 분석가의 주관적 판단과 스토리텔링 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e상세 이미지\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate4729\/MidCate007\/472860363.jpg\" border=\"0\" alt=\"상세 이미지 1\"\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e★ 이 책에서 다루는 내용 ★\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e◎ 데이터 분석에 필수적인 통계학의 기본 개념\u003cbr\u003e◎ 데이터 편향과 인지적 편향\u003cbr\u003e◎ 비즈니스 문제를 정의하고 데이터 분석의 목적을 도출하는 방법\u003cbr\u003e◎ 데이터 분석 환경 구성\u003cbr\u003e◎ 데이터 탐색과 시각화\u003cbr\u003e◎ 데이터 전처리와 파생변수 생성\u003cbr\u003e◎ 주요 머신러닝 알고리즘과 모델 성능 평가 기법\u003cbr\u003e◎ A\/B 테스트와 MAB \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv 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